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Spark学习笔记总结-超级经典总结
Spark学习笔记总结-超级经典总结Spark简介spark 可以很容易和yarn结合，直接调⽤HDFS、Hbase上⾯的数据，和hadoop结合。
配置很容易。
spark发展迅猛，框架⽐hadoop更加灵活实⽤。
减少了延时处理，提⾼性能效率实⽤灵活性。
也可以与hadoop切实相互结合。
spark核⼼部分分为RDD。
Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX、Spark R等核⼼组件解决了很多的⼤数据问题，其完美的框架⽇受欢迎。
其相应的⽣态环境包括zepplin等可视化⽅⾯，正⽇益壮⼤。
⼤型公司争相实⽤spark来代替原有hadoop上相应的功能模块。
Spark读写过程不像hadoop溢出写⼊磁盘，都是基于内存，因此速度很快。
另外DAG作业调度系统的宽窄依赖让Spark速度提⾼。
Spark核⼼组成1、RDD是弹性分布式数据集，完全弹性的，如果数据丢失⼀部分还可以重建。
有⾃动容错、位置感知调度和可伸缩性，通过数据检查点和记录数据更新⾦象容错性检查。
通过SparkContext.textFile()加载⽂件变成RDD，然后通过transformation构建新的RDD，通过action将RDD存储到外部系统。
RDD使⽤延迟加载，也就是懒加载，只有当⽤到的时候才加载数据。
如果加载存储所有的中间过程会浪费空间。
因此要延迟加载。
⼀旦spark看到整个变换链，他可以计算仅需的结果数据，如果下⾯的函数不需要数据那么数据也不会再加载。
转换RDD是惰性的，只有在动作中才可以使⽤它们。
Spark分为driver和executor，driver提交作业，executor是application早worknode上的进程，运⾏task，driver对应为sparkcontext。
Spark的RDD操作有transformation、action。
Transformation对RDD进⾏依赖包装，RDD所对应的依赖都进⾏DAG的构建并保存，在worknode挂掉之后除了通过备份恢复还可以通过元数据对其保存的依赖再计算⼀次得到。
由美国体育课程SPARK教学模式引发的启示
由美国体育课程SPARK教学模式引发的启示笔者有幸参加国培计划（2012）—紧缺薄弱学科骨干教师培训项目体育与健康学科的培训，由华东师范大学新课标制订组中的五名专家给我们授课，此次培训水平之高，新课标解读之明，使学员们收益匪浅，更幸运的是接受了美国学校体育课程Spark教学模式的培训。
使我们一线教师大开眼界，对此很多学员进行了广泛而热烈的议论和探讨。
美国Spark教学模式中确实有一些值得我们学习和借鉴的地方，他山之石，可以攻玉，在符合国内体育新课程标准精神和要求的前提下，还是有值得借鉴和加工后再利用之处，如形式活泼、组织灵活、自主与探究学习、音乐的运用等方面。
下面是笔者对照国内新课程标准，从美国Spark教学模式中得到的启示：1、音乐妙用，烘托气氛体育老师们或多或少在体育课上运用过音乐，但一般只用在韵律操、整理放松等环节。
有时在公开课上，音乐的使用有一种“过度装饰”的感觉。
而在Spark课程教学中，音乐贯穿课的始终，音乐不仅在我们常规的准备活动或放松时使用，就是在课的基本部分也用音乐来烘托气氛，学生活动时充满激情；而且还是活动的开始和结束的信号，听到音乐学生立刻活动起来，而音乐一停学生又会立刻安静下来。
因为音乐有着鲜明的节奏，渲染学习氛围，更能让学生在轻松愉快的环境中学习。
充分地发挥了音乐在体育教学中的作用，有利于促进课堂教学效果。
2、器材开发，变化功能在Spark教学模式中，器材既有教师们自己新开发的，简单易行，利于操作，如：卡片练习图等；使用安全性能好的器材，如：海绵棒球、沙包、橡胶标志等；对现有器材功能的开发，特别是开发了单一器材的多种用途，如：呼拉圈标志圆，篮球运球教学时，原地运球必须在圈内完成，行进间运球绕呼啦圈完成等等。
3、强调规则教育，增强规则意识Spark课程非常强调规则教育，这也是美国基础教育的重要特点，让学生学会从小了解规则、遵守规则、按规矩办事。
这种教育影响是巨大的，而且是终身的。
2024年千锋大数据培训心得体会范本(2篇)
2024年千锋大数据培训心得体会范本在千锋大数据培训期间，我学到了很多与大数据相关的知识和技能，同时也锻炼了自己的综合素质。
在这里，我不仅仅学到了理论知识，还进行了大量的实践操作，让我对大数据有了更加深入的理解。
首先，在千锋大数据培训中，我学到了大数据的基础知识。
在大数据时代，数据已经成为了一种重要的资源，而大数据分析和挖掘能够帮助企业更好地利用数据。
在培训中，我学习了大数据的定义和特点，了解了大数据处理的方法和技术。
我了解了大数据的分布式存储和计算框架，如Hadoop和Spark，学习了如何使用这些框架进行大规模数据的处理和分析。
其次，我学到了大数据处理和分析的工具和技术。
在培训中，我学习了Hadoop和Spark的基本概念和使用方法。
通过实际操作，我掌握了Hadoop的HDFS文件系统的使用，学会了使用MapReduce进行分布式计算。
我还学习了Spark的RDD和DataFrame的使用，了解了Spark的流式处理和机器学习能力。
这些工具和技术让我能够更加高效地处理和分析大规模数据。
此外，在千锋大数据培训中，我还学到了数据挖掘和机器学习的基础知识。
数据挖掘是从大数据中发现有价值的信息和模式的过程，而机器学习是一种通过数据训练模型来预测和分类的方法。
在培训中，我学习了数据挖掘的常用方法和技术，如聚类、分类和关联规则挖掘。
我还学习了机器学习的基本概念和算法，如线性回归、决策树和支持向量机。
这些知识让我能够更好地进行数据的分析和预测。
另外，千锋大数据培训还注重培养我们的实践能力和团队合作能力。
在培训中，我们进行了大量的实践操作，如使用Hadoop和Spark 处理和分析大数据。
这些实践操作让我对所学知识有了更深入的理解，并掌握了实际操作的技巧和方法。
此外，我们还进行了小组项目，通过与同学一起合作完成项目，锻炼了我们的团队合作能力和沟通能力。
通过千锋大数据培训，我不仅学到了与大数据相关的知识和技能，还培养了自己的综合素质。
sparrk课程培训体会
Spark课程培训体会梁郭完小王倩首先感谢校领导给了我这样一个难得的学习机会，因此我非常珍惜这次机会。
“玉不琢，不成器。
人不学，不知礼。
”对于教师就要与时俱进，自觉养成学习习惯，是促进自己业务成长，不断丰实自己教育教学工作理论的法宝。
在两天的学习中，受益匪浅，时而困惑，时而思想产生火花，对体育教育教学有了全新的认识。
学习中通过理论知识的学习和领悟，和实践操作参与，切身的感到我们体育教师加强学习的重要性，特别是学习交流的重要性，本次学习给我感受最深的是美国小学SPARK课程教学的学习。
下面就把这次学习美国小学SPARK课程教学的过程、内容和感受做以小结。
3月13日上午王春刚老师向我们简介了美国课程的改革对我们的启示，他从美国国家体育课程标准、一门与健康有关的体育课程——美国健康SPARK课程介绍、体育教师的专业成长三个方面阐述了美国课程改革的启示，让我们耳目一新，点燃了我思想的火花，对我们以前的体育教育教学展开了新的反思。
结合自己平时的体育教学实际情况来和美国体育教学进行对比，我感觉我们需要把自己的体育课的上法进行必要地修改，我们要重视运动负荷和学生个性化的教育；把传统的模式化、规范化、程序化的体育课堂进行适当的修订，充分理解学生是课堂的主体，不断结合实际来完善我们体育与健康的教学；以学生的学习兴趣入手，逐步培养学生对体育学习的兴趣，提高我们教学的有效性，从而达到新课程标准对我们提出的要求。
王老师将SPARK课程教学现场展示。
我深受启发，思考了我们的体育教学模式和教学手段。
感觉有以下和SPARK课程存在差异：其一，SPARK体育课程教学要求是50%以上的运动负荷，学生大部分上课时间在进行中等及中等以上强度的运动，反映出他们对体能教学的要求很高；而我们对体育运动负荷的要求不是太高，而且通过常态的体育课是达不到所预料的20——40%的运动负荷。
其二，SPARK体育课程教学是在有节拍的音乐情景下进行的，这样是对教学条件要求相当高的；而我们课程改革中，音乐走进体育课堂也已成为常态，特别是各种展示课中频频出现，但是音乐运用只限于准备部分和结束部分的特定情境下得活动，所占时间不是太多。
最新Spark总结
Spark1基本概念1.1什么是SparkSpark是一种计算框架，是与mapreduce不一样的计算框架。
他与Hadoop mapreduce 相比具有以下优势：1）Spark通过将中间结果缓存在内存，而不是磁盘，因此很适合于多阶段的作业，如需多次迭代的机器学习。
而mapreduce则将中间结果每次都存到磁盘，速度下降很多。
2）Spark在通信方面采用Akaa框架的（角色）Actor模型，并通过线程池复用线程来避免进程或线程启动和切换开销。
而Hadoop mapreduce最初的设计是为了离线批量计算大文件，运行都是好几个小时，所以作业调度中秒级的开销根本没考虑和优化。
3）Spark任务在Shuffle中不是所有情景都需要排序。
而MapReduce在数据Shuffle 之前花费了大量的时间来排序。
总之，Spark在速度上要比mapreduce快很多。
在流式计算方面，Spark流计算与Storm相比，速度不及Storm。
Storm可以达到毫秒级响应，而Spark只能达到秒级。
但是Spark流计算更适合于计算较复杂的应用，特别是需要流数据与历史数据结合的计算。
而Storm只能完成简单的计算，如广告点击率等。
此外，Spark的吞吐量要远高于Storm。
1.4 MesosMesos 是一个资源管理框架一，提供类似于YARN 的功能。
YARN是Hadoop中的一个资源管理框架1.5 TachyonTachyon（读：忒ki样）是一个分布式内存文件系统，可以理解为内存中的HDFS。
为了提供更高的性能，将数据存储剥离Java Heap。
用户可以基于Tachyon实现RDD 或者文件的跨应用共享，并提供高容错机制，保证数据可靠性。
1.6 Zookeeper用于解决分布式系统中一致性问题。
1.7 大数据大数据很难有一个明确定义。
但是他这样几个特点，即大容量、繁杂、高价值、快速，也就是4个V。
它与海量数据相比，我认为很难有一个界定，更多的是一种商业性的口号、名称，它与海量数据有很多交叉的地方，只是为了适应新的网络化世界，而提出这种大数据概念。
Spark学习总结 - 入门.
standalone 集群模式
On YARN 集群模式 On Mesos 集群模式 On cloud 集群模式
常用于本地开发测试，本地还分为local和local-
cluster 典型的Master/Slave模式，不过也能看出Master 是有单点故障的，Spark支持Zookeeper来实现
HA 运行在Yarn资源管理器框架之上，由Yarn负责资 源管理，Spark负责任务调度和计算 运行在mesos资源管理器框架之上，由mesos负 责资源管理，Spark负责任务调度和计算 比如Aws的EC2，使用这个模式能很方便地访问 Amazon的S3；Spark支持多种分布式存储系统 ，hdfs和S3、hbase等
五 运行模式
总之，这四种分布式部署方式各有利弊，通常需要根据公司情况 决定采用哪种方案。进行方案选择时，往往要考虑公司的技术路线（ 采用Hadoop生态系统还是其他生态系统）、服务器资源（资源有限的 话就不要考虑standalone模式了）、相关技术人才储备等。
六 架构组成
六 架构组成
(1)Bagel(pregel on spark)：Bagel是基于Spark的轻量级的 Pregel(Pregel是Google鼎鼎有名的图计算框架)的实现。
(7)Spark数据的存储：Spark支持多种数据底层存储，这点比Hadoop 支持的数据文件格式广泛的多。Spark可以兼容HDFS， Hbase,Amazon S3等多种数据集，将这些数据集封装成RDD进行操 作。
七 集群运行方式
八 核心RDD
RDD：是Spark的最基本抽象,是对分布式内存的抽象使用，实现了以 操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark 最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据 集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化 的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果 ，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了 MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习 算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。
华师大SPARK学习有感
在之后的实践交流活动中，与会教师换上 运动装，在Housner教授的带领下“亲历” 了美国中小学生的体育课。从充满单趣的 “降落伞”、飞盘活动，到更加接近专业 比赛的排球、篮球、橄榄球训练教学，无 不体现出美国学校体育教学对培养学生兴 趣、团队合作能力和保持课堂运动量的重 视。此外，Housner教授还借助实践向与会 教师讲解了利用音乐等手段辅助课堂教学 的理念和方法。
与此同时，在SPARK教学中，通过个人活动、 双人活动、团体活动等多种指导模式，不仅调
动学生的学习兴趣，也同时培养学生的运动习 惯、运动技能和体育社交能力。SPARK课程在 各项体育活动中都提供了多种参与水平，学生
可以按照自己的运动兴趣和适合的水平参与活
动。从对不同年级的体育教学的要求中可以看 出，低年级的SPARK课程更加注重基本运动技 能的传授及对学生基础运动能力的发展，随着
看到SPARK提供的鲜艳颜色的器材，在场 的老师都忍不住想去研究怎么使用，还没 有开始之时，已经有老师在下面热身起来 了。器材不尽颜色很鲜艳，形态各异，而 且也很柔软，做工精细，黄色的橄榄球是 用软的海面填充的，即使学生扔得很用力， 砸在人的头上也没有任何疼痛感。
虽然是相同的技能，但是用这些器材来上， 我们既降低了教学的危险性，又能激发学 生运动的激情。从心理学的角度来说，鲜 艳的颜色是对学生有很大的刺激了，即使 我们这些已经见过很多器材的体育老师也 已经产生了很好的吸引效果，那些没有穿 运动装的老师也忍不住想去碰一碰，所以 器材的选择还北襄阳二十四中
1989年，美国圣地亚哥州立大学的一个研究小 组改革、实施的与健康有关的综合性小学体育 课程，即儿童的运动、游戏和体育活动课程， 目前已经在美国得到大范围的普及和推广。这 一课程对运动强度、指导模式、教学目标等都 提出了较为明确的要求。SPARK课程要求课堂 教学的运动强度为50%中等到大强度体育活动， 即要求除了必需的讲解说明阶段外，整个课堂 教学都在运动的过程中进行，对教师、对课堂 教学的设计提出了较高的要求。
美国Spark课程的思考
一节美国SPARK体育课带给我们的启示作者：秦海权文章来源：体育教学点击数：1465 更新时间：7/10/20102010年元旦前夕，笔者有幸在华东师范大学篮球馆观看了一节真正的美国SPARK体育课。
本节课适用年级为小学六年级，主要授课内容为篮球技术课的传接球，授课教师则是59岁的美国西弗吉尼亚大学体育与运动科学学院博士生导师——Lynn Dale Housner教授，课中助教和翻译则由华东师范大学体育与健康学院博士生导师汪晓赞教授担任。
值得说明的是本节课的学生均由华东师范大学体育与健康学院40名男女在读硕士研究生扮演。
SPARK课程是美国开发的与健康有关的课程之中发展得最好的体育课程。
它不仅是一门体育课程，而且还是将游戏、休闲娱乐与体育运动结合在一起的综合性课程。
它明确规定了学生通过学习将要达到：积极投入和选择体育活动；发展各种有助于终身参与体育活动的运动技能；发展和保持理想的体能水平和增强在运动中与他人交往的能力等具体目标。
在课程教学过程中要求学生至少有50%的时间进行高水平的中等强度至剧烈的体育活动。
本节课从复习篮球运球技术开始，到篮球传接球技术中的三种基本技术的学习，即双手胸前传接球、双手胸前反弹传接球和双手头顶传接球，以及在游戏中运用传接球技术和结束部分一共持续1小时5分钟左右。
由于中途有翻译和解释的时间耽误，按授课的净时间计算则本节课持续50分钟左右。
下面本文将主要从课的结构和课的组织方法、教研结合等角度谈一谈给我们带来的启示。
一、全课结构围绕篮球技术的教习浑然一体从简单的集合开始，整堂课中教师围绕篮球技术的教习组织各种教学活动，没有出现明显的开始部分、准备部分、基本部分和结束部分的国内传统体育课固定操作流程，但是以主要授课内容来划分，则全课由准备部分和基本部分两个部分的内容构成，即以篮球基本技术中运球复习为准备部分内容，而对篮球基本技术中传接球的教习则为全课的基本部分。
尽管上课过程中学生的心率水平一度达到60%以上的强度，但是全课没有安排结束部分中的放松练习环节，刚开始的集中讲解和最后的集中复习总时间没有超过5分钟，所以这堂SPARK体育课与我国常规的体育课在课的结构上有着明显的区别。
Spark学习体会
Spark学习体会
在去年图计算⼯作中，和公司⾥实习的博⼠⽣尝试过Spark后，发现Spark⽐Hadoop在计算速度上后很⼤的提⾼。
Spark的计算使⽤Scala 语⾔编写代码，其中图计算⽤到了GraphX。
对Spark技术的学习已经⾮常重要。
最近半年多时间⾥，经常看书学习，特别是看Spark亚太研究院王家林⽼师的Spark技术视频，觉得受益很多。
国家已经把⼤数据放到了战略的⾼度，从事互联⽹技术的你是否也该在⼤数据技术上⾛在时代的前列？加⼊最专业最前沿的技术学习⾏列⾮常重要。
要想掌握⼤数据的核⼼技术，选择性能提⾼100倍的Spark；要想编程效率提⾼，选择编程效率提⾼数倍以上的Scala吧。
最近还想彻底弄清GraphX，特别是怎么和⽬前掌握的Titan图数据库平台相结合。
王家林在Spark、Flink、Docker、Android技术上能给我们提供由浅⼊深的学习路径。
这是不错的选择。
SPARK课程培训心得
SPARK课程培训心得SPARK课程培训心得本次培训主要包括以下内容：一、美国SPARK课程培训师Julie的SPARK课堂实践的培训。
二、美国运动教育模式研究人沃德博士的讲座。
三、华师大体育与健康学院季书记的新课程的培训讲座。
四、中国体卫艺司王司长的讲座。
五、参观SPARK 课程实验学校，观摩教师上课。
六、华师大体育与健康学院金燕老师的SOFT 数据收集的讲座。
七、华师大体育与健康学院汪晓赞院长的SPARK课程前期经验汇总及后期工作安排的报告。
通过以上的培训让我收获颇多，具体心得如下：一、Julie的培训，除了给我们讲解了SPARK课程的一些理念之外，更重要的是给我们一线体育教师呈现了SPARK课程如何在体育课中进行音乐的运用，例如如何用音乐控制开始与结束，用音乐作为练习的背景音乐，用音乐来调动学生们的练习兴趣。
分组的随机性、公平性、超级团队的形成。
在练习过程中要不断的变换练习方式，练习的难度要循序渐进，同时在过程中注重培养学生们的空间位置感、安全意识、规则意识等，同时最主要的是注重体能的发展。
二、沃德博士讲座让我深有感触，他主要讲到的：（一）运动教育的主要目标：通过教学使你变得，有能力、有学问、热衷运动。
（二）运动教育可以为学生们带来：友谊、学会团队成员工作、分享成功与失败的经验、学会公平竞赛、学会洒脱的对待胜负、成为团队成员、在比赛中熟练的运用技术和战术、理解体育比赛。
（三）沃德博士以球类教学为例：要求每节课不要少于30分钟，以单元教学为主，不要少于18课时，以赛季的形式呈现学习过程。
赛季前主要学习技、战术，开展团队工作，学习公平竞赛的技能。
赛季期间队于队之间打1-2场比赛。
采用积分累积的形式，可以把很多的内容融入评比得分之中。
（四）赛季选择角色：教练、管理者、队长、裁判、体能教练等。
每个队还要签公平协议。
沃德博士亲自运用运动教育课程模式现场执教了两节足球课，30名志愿者教师积极参与并体验了运动教育课程模式，这种新的模式又一次冲击了教师们的教育思潮。
英语星火计划培训心得
英语星火计划培训心得IntroductionThe Spark Plan Training is an intensive program designed to help individuals unlock their potential and achieve their goals. I recently had the opportunity to participate in this training, and the experience was nothing short of life-changing. In this reflection, I will share my experience and the lessons I learned from the program.Day 1: Setting the StageThe first day of the training was all about setting the stage for personal growth and development. We started with an icebreaker activity to get to know each other, and then we dove into an exercise to identify our goals and aspirations. This was a powerful exercise, as it forced us to confront our desires and dreams, and it also laid the foundation for the rest of the training.One of the key takeaways from the first day was the importance of having a clear vision for our future. We were encouraged to think big and not limit ourselves, and to develop a concrete plan for achieving our goals. This exercise was eye-opening for me, as it made me realize that I had been holding myself back by not setting ambitious enough goals.Day 2: Breaking Through Limiting BeliefsThe second day of the training was focused on identifying and breaking through our limiting beliefs. We spent time reflecting on the negative thoughts and patterns that had been holding us back, and we learned techniques for reprogramming our minds and overcoming these obstacles.One of the most impactful exercises of the day was the "belief busting" activity, where we worked in small groups to challenge and reframe our limiting beliefs. This exercise was incredibly empowering, as it showed me that I had the power to change my mindset and break free from the limitations I had imposed on myself.Day 3: Cultivating ResilienceThe third day of the training was all about cultivating resilience and embracing the challenges that come with pursuing our goals. We learned about the importance of perseverance and determination, and we were given tools and strategies for overcoming setbacks and obstacles.One of the most valuable lessons I learned on this day was the concept of "grit," which is the ability to keep pushing forward in the face of adversity. We were encouraged to develop our grit through a series of exercises and discussions, and I left the training feeling more resilient and confident in my ability to overcome any challenges that come my way.Day 4: Stepping into LeadershipThe fourth day of the training focused on stepping into leadership and taking control of our lives. We learned about the importance of taking ownership of our actions and decisions, and we were given practical tips for leading with confidence and authority.One of the key takeaways from this day was the idea that we are all leaders in our own lives, regardless of our roles or titles. We were challenged to step into our leadership and take responsibility for creating the lives we want, and this mindset shift was incredibly empowering for me.Day 5: Celebrating AchievementsThe final day of the training was a celebration of our achievements and a time to reflect on the progress we had made. We had the opportunity to share our successes with the group and receive feedback and encouragement, and it was incredibly inspiring to see how far we had all come in just five days.One of the most powerful moments of the final day was the "future self" visualization exercise, where we were guided to imagine ourselves achieving our goals and living our dream lives. This exercise was a powerful reminder of the potential that lies within each of us, and it left me feeling inspired and motivated to continue pursuing my goals.ConclusionOverall, the Spark Plan Training was an incredible experience that helped me gain a deeper understanding of myself and my potential. I feel more confident, resilient, and empowered than ever before, and I am excited to continue applying the tools and techniques I learned to achieve my goals. I am grateful for the opportunity to participate in this training, and I would highly recommend it to anyone looking to unlock their potential and create the life they desire.。
感悟spark
感悟“SPARK”浙江长兴县第四小学王玉春什么是SPARK？？？刚听到这个词许多的疑问油然而生，有幸参加国培小学体育，结识SPARK课程并参与其中，品味出它是快乐的、轻松的、个性的……教师努力营造的积极、趣味、大密度的体育课堂，让每个学生都能感受运动的快乐。
可以说是“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，豁然开朗。
“SPARK课程”带来的是一个全新的理念，它是一套系统的，可操作性的课程。
“SPARK课程”非常强调体育教师应充分利用学生的好奇、好动、好模仿的天性，将多种与生活实践密切相关的、游戏化的活动贯穿于运动技能教学中，以活动化体育课堂激发学生的体育学习兴趣，提高他们参与体育活动的积极性，让学生在具体趣味性的体育学习氛围中中掌握运动技能。
“SPARK课程”为我们一线体育教师开启了一扇通向快乐、实效的课堂之窗。
一、组织形式的创新改变传统的四列横队上课的形式，上课铃声响起，伴随着轻快的音乐声，到场的学生围绕场地走、扭、跳、跑，看着似乎有些象我们往常评判的“放羊”式教学，但实则用欢快的音乐声来代替单一的哨声传达指令，音乐声停即停止任何练习和交流，组织看似无序，却建立起无形的规则意识，又能给学生营造一个轻松愉快的学习氛围。
学生在音乐声中进入课堂，在音乐声中完成游戏，教师始终以音乐来控制场上的节奏，跳出了原来定势的组织形式，学生喜爱，活动有激情。
二、场地布置的新颖传统的体育课中，场地布置是石粉、胶带作为布置场地的主要用品，“SPARK课程”运用独有的器材对场地的设计给我以很大启发。
从美观角度说：现在学校场地都是漂亮的塑胶，石粉划在塑胶场地上，很难去除，特别是几节不同的体育场地一布置，纵横交错，很不美观。
从使用效率角度说，更会影响学生对活动场地的误解。
而“SPARK课程”在无形之中解决了这些矛盾，运动标志桶规定范围，运用圆盘规定站位，使我们的课堂更加优化。
三、教材处理的优化对一些枯燥、乏味的教材，“SPARK课程”会根据学生的兴趣特点，选择学生喜欢的形式来进行，并且将一些技能教学的巩固练习通过游戏来完成。
《Spark机器学习》读后感10篇
《Spark机器学习》读后感(四)：Spark机器学习视频
深入浅出Spark机器学习实战（用户行为分析）
课程观看地址：/course/144
课时17：Spark与mongodb整合
课时18：Spark的随机森林算法预测产品收藏购买结果存储进mongodb
课时19：Spark操作RDD需要注意点，以及Spark资源参数调优
课时20：Spark整个学习过程及其总结
《Spark机器学习》读后感(五)：**********《大数据数据分析与挖掘高级工程师》课程资源下载Spark**********
《Spark机器学习》读后感(二)：简单粗暴干货多
正如这本书的前言所说，这本书“注重技术实际”，预备知识是“已有基本的scala、java或python编程基础以及机器学习、统计学和数据分析方面的基础知识”。所以书里面对语言的学习和机器学习的理论介绍很少，也很简洁。要是细节太多，作者直接简单粗暴地让你参考《spark编程指南》，也就是官方文档。
适合给想学习spark，往数据仓库，大数据挖掘机器学习，方向发展的学员
三、课程用到的软件及版本：
ark2.0，Spark1.6.2，STS，maven，LinuxCentos6.5，mysql，mongodb3.2
四、课程目录：
课时1：Spark介绍
课时2：Spark2集群安装
课时3：SparkRDD操作
3、大数据挖掘分析师之硬技能-Linux必知必会
4、大数据挖掘分析师之硬技能-Hadoop大数据开发技术入门
5、基于Hadoop技术实现的离线电商分析平台
Spark学习总结
Spark学习总结Spark是用于大数据处理的集群计算框架，没有使用MapReduce作为执行引擎，而是使用了自研的分布式运行环境（DAG引擎）在集群上执行工作。
Spark可以在YARN上运行，并支持Hadoop文件及HDFS。
Spark最突出的表现在于它能将作业与作业之间产生的大规模的工作数据集存储在内存中，在性能上要优于等效的MapReduce工作流，通常可以高出一个数量级。
因为MapReduce的数据集始终需要从磁盘上加载。
•Spark与MapReduce一样，也有作业（job）的概念，Spark的作业比MapReduce的作业更为通用，Spark作业是由任意的多阶段（stages）有向无环图（DAG）构成，其中每个阶段相当于MapReduce中的map阶段或者reduce阶段。
•这些阶段在Spark运行环境中被分解成多个任务（task），任务并行运行在分布于集群中的RDD（弹性分布式数据集Resilient Distributed Dataset）分区上。
像MapReduce中的任务一样。
•Spark作业始终运行在应用上下文中（applicationContext，用实例SparkContext表示），它提供了RDD分组以及共享变量。
一个应用（application）可以串行或者并行运行多个作业，并为这些作业提供访问由同一应用的先前作业所缓存的RDD的机制。
弹性分布式数据集RDDRDD是Spark最核心的概念，它是在集群中跨多个机器分区存储的一个只读的对象集合。
在典型的Spark程序中，首先要加载一个或多个RDD，作为输入再通过一系列转换得到一组目标RDD，然后对这些目标RDD执行一个动作，如计算出结果或者写入持久存储器。
“弹性分布式数据集”中的“弹性”指的是Spark可以通过重新安排计算来自动重建丢失的分区。
加载RDD或者执行转换不会立即触发任何数据处理操作，只是重建了一个计算的计划。
千锋大数据培训心得体会（2篇）
千锋大数据培训心得体会在千锋大数据培训期间，我学到了很多与大数据相关的知识和技能，同时也锻炼了自己的综合素质。
在这里，我不仅仅学到了理论知识，还进行了大量的实践操作，让我对大数据有了更加深入的理解。
首先，在千锋大数据培训中，我学到了大数据的基础知识。
在大数据时代，数据已经成为了一种重要的资源，而大数据分析和挖掘能够帮助企业更好地利用数据。
在培训中，我学习了大数据的定义和特点，了解了大数据处理的方法和技术。
我了解了大数据的分布式存储和计算框架，如Hadoop和Spark，学习了如何使用这些框架进行大规模数据的处理和分析。
其次，我学到了大数据处理和分析的工具和技术。
在培训中，我学习了Hadoop和Spark的基本概念和使用方法。
通过实际操作，我掌握了Hadoop的HDFS文件系统的使用，学会了使用MapReduce进行分布式计算。
我还学习了Spark的RDD和DataFrame的使用，了解了Spark的流式处理和机器学习能力。
这些工具和技术让我能够更加高效地处理和分析大规模数据。
此外，在千锋大数据培训中，我还学到了数据挖掘和机器学习的基础知识。
数据挖掘是从大数据中发现有价值的信息和模式的过程，而机器学习是一种通过数据训练模型来预测和分类的方法。
在培训中，我学习了数据挖掘的常用方法和技术，如聚类、分类和关联规则挖掘。
我还学习了机器学习的基本概念和算法，如线性回归、决策树和支持向量机。
这些知识让我能够更好地进行数据的分析和预测。
另外，千锋大数据培训还注重培养我们的实践能力和团队合作能力。
在培训中，我们进行了大量的实践操作，如使用Hadoop和Spark 处理和分析大数据。
这些实践操作让我对所学知识有了更深入的理解，并掌握了实际操作的技巧和方法。
此外，我们还进行了小组项目，通过与同学一起合作完成项目，锻炼了我们的团队合作能力和沟通能力。
通过千锋大数据培训，我不仅学到了与大数据相关的知识和技能，还培养了自己的综合素质。
大数据培训心得
大数据培训心得引言概述：在当前信息爆炸的时代，大数据已经成为了企业和组织中不可或缺的重要资源。
为了适应这一趋势，我参加了一次大数据培训课程。
通过这次培训，我深刻理解到了大数据的重要性，并且掌握了一些大数据处理和分析的基本技能。
本文将从培训的内容、学习方法、实践应用、团队合作和未来发展等五个方面，详细阐述我的大数据培训心得。
一、培训的内容：1.1 数据采集与清洗在培训的第一部分，我们学习了数据采集与清洗的基本概念和方法。
我们了解到数据采集是大数据处理的第一步，而数据清洗则是为了确保数据的质量和准确性。
我们学习了如何使用Python等编程语言来采集和清洗数据，掌握了一些常用的数据清洗技巧和工具。
1.2 数据存储与管理在培训的第二部分，我们学习了数据存储与管理的方法和技术。
我们了解到大数据需要使用适当的存储和管理方式来进行有效的存储和访问。
我们学习了Hadoop、Spark等大数据处理框架，了解了它们的特点和使用方法。
我们还学习了一些数据库管理系统和NoSQL数据库的基本知识，了解了它们在大数据处理中的应用场景和优势。
1.3 数据分析与挖掘在培训的第三部分，我们学习了数据分析与挖掘的方法和技术。
我们了解到大数据分析是为了从海量数据中发现有价值的信息和规律。
我们学习了一些常用的数据分析和挖掘算法，如聚类、分类、关联规则挖掘等。
我们还学习了一些数据可视化的方法和工具，可以将分析结果以图表等形式展示出来，更直观地传达信息。
二、学习方法：2.1 实践为主在大数据培训中，实践是非常重要的。
通过实际操作，我们可以更好地理解和掌握所学的知识和技能。
在培训中，我们进行了大量的实践练习，如使用Python编程进行数据采集和清洗，使用Hadoop进行数据存储和管理，使用R进行数据分析和挖掘等。
通过这些实践，我们不仅加深了对知识的理解，还提升了实际操作的能力。
2.2 学以致用在学习大数据的过程中，我们要注重将所学的知识应用到实际问题中。
Spark总结范文
Spark总结范文Spark是一个分布式计算系统，它是由加州大学伯克利分校AMPLab开发的一种基于内存计算的大数据处理框架。
Spark的设计目标是为了解决Hadoop在处理大规模数据集时性能较差和手动调优的问题。
与Hadoop相比，Spark具有更高的处理速度、更灵活的性能调优机制和更丰富的数据处理功能，因此成为了大数据处理领域非常流行的工具。
Spark的核心概念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD），它是一种分布式内存抽象，可以让用户在内存中高效地处理大规模数据集。
RDD的特点是不可变性、分区性和容错性。
RDD可以通过并行化操作将数据加载到集群中，并通过各种转化操作（如map、filter、reduce）进行数据处理，最后再进行行动操作（如collect、count）将结果返回用户。
Spark支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R等。
用户可以使用这些编程语言进行Spark编程，而且可以很方便地使用Spark提供的API进行大规模数据处理。
Spark提供了丰富的转换操作和行动操作，例如map、reduce、filter、join等，以及一些高级操作，如窗口操作、广播变量、累加器等。
Spark提供了很多高级组件来增加其功能，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib和GraphX。
Spark SQL是一种支持SQL查询的模块，它使用户可以使用SQL语言来查询RDD，方便了用户对数据的查询和分析。
Spark Streaming是一种流处理模块，它可以实时处理数据流，并提供了类似于批处理的编程接口。
MLlib是一个机器学习库，提供了各种常用的机器学习算法，如分类、回归、聚类等。
GraphX是一个图处理库，提供了图算法和图计算的API。
Spark的执行模式是基于两个概念：驱动器进程和执行器进程。
驱动器进程是整个Spark应用程序的主进程，负责执行用户编写的代码并管理执行器进程。
大数据培训心得
大数据培训心得自从大数据技术的兴起，许多企业和个人都意识到了大数据的重要性，并开始积极参与相关的培训课程。
我也是其中之一，最近参加了一次大数据培训课程，以下是我对这次培训的心得体会。
首先，这次培训课程的组织和安排非常周到。
课程安排了详细的日程表，包括讲座、实践操作和小组讨论等环节。
每个环节的时间安排合理，让我们既能够听到专业讲师的讲解，又能够亲自动手实践，提高了学习效果。
此外，课程材料也非常丰富，包括讲义、案例分析和实验代码等，这些材料对于我们学习和复习都非常有帮助。
其次，这次培训课程的讲师水平非常高。
讲师具有丰富的实际经验和深厚的理论基础，能够将复杂的概念和技术以简单易懂的方式讲解给我们。
讲师还结合实际案例进行讲解，让我们更好地理解和应用大数据技术。
同时，讲师还鼓励我们提问和讨论，解答了我们的疑惑，增加了课程的互动性和实用性。
第三，这次培训课程的实践操作非常有意义。
在课程中，我们使用了一些常用的大数据工具和技术，如Hadoop、Spark和SQL等。
通过实际操作，我们学会了如何搭建和管理大数据平台，如何进行数据清洗和预处理，如何进行数据挖掘和分析等。
这些实践操作对于我们掌握大数据技术和解决实际问题非常有帮助，让我们更加深入地理解和应用所学知识。
最后，这次培训课程还组织了小组讨论和项目实践环节。
在小组讨论中，我们与其他学员一起讨论和分享自己的理解和经验，相互学习和促进。
在项目实践中，我们分组完成了一个实际的大数据项目，从数据收集到数据分析，再到结果展示，全过程都亲自参与。
这些实践环节让我们更好地应用所学知识，锻炼了我们的团队合作和解决问题的能力。
总的来说，这次大数据培训课程让我受益匪浅。
通过课程的学习，我不仅掌握了大数据的基本概念和技术，还学会了如何应用大数据解决实际问题。
同时，我还结识了许多志同道合的同行，并与他们一起交流和学习。
我相信这次培训对于我的职业发展和个人成长都将产生积极的影响。
我会将所学所用，不断提升自己的大数据技能，为企业的发展做出更大的贡献。
Spark实践的阶段性总结
Spark实践的阶段性总结写这篇小总结是因为前段时间是自己业余时间对Spark相关进行了些探索，接下来可能有别的同事一起加入，且会去借用一些别的服务器资源，希望可以借此理下思路。
实践Spark的原因在之前Spark简介及安装的文章前面，介绍了Spark在大数据处理领域的一个定位，以及AMP实验室构建的生态圈，总之我定义Spark为一个值得研究的东西，包括他的实现语言Scala，底层的资源管理Mesos/YARN。
对于Spark的实践，我理了下思路，大致有以下几个阶段：1.看paper，官网等网上的资源介绍，了解熟悉Spark，熟悉scala之后看看源码2.搭建Spark，以standalone的方式run example，在spark-shell下体验一下Scala的API，在pyspark下体验Python API3.搭建Mesos，让Spark依赖Mesos跑起来4.更大规模搭建Spark集群，测试一个场景，对性能进行评估，出一个具有说服力的报告5.优化Spark集群配置，编写更多算法去体验6.最后，基于Spark这个核心，打算建立一个平台，现在的构想还比较初步现在处于从3进入4的阶段，而关于Spark的构想，也还有一些东西需要去实践，新的技术需要去调研和了解。
大致是有了Spark集群之后，对Mesos和YARN有一个选择问题，从Spark读取另一个Hadoop的HDFS上文件，这件事的网络延迟影响究竟有多大，毕竟现在的情况是hadoop和spark肯定是部署两套机器上，存储节点和计算节点分离，特别是基于Mesos的话，肯定是这种状态。
像豆瓣的Dpark可能是和MFS上的数据打交道的，可能会比较好地解决本地化的问题，可能能检测到目标数据存在某个节点上，而把这次任务调度到那台机器上，类似这样的感知我们肯定做不了。
其次，现在搭建的Spark，目标是为了一些ML，DM的算法服务，如果是SQL能完成的简单查询任务，ad-hoc的东西让Shark来做应该就满足了，所以相关python的算法包支持，甚至能否支持结合R在Spark上，也是有待考察的一件事。
spark课程设计思路总结
spark课程设计思路总结一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握第三章“生物的遗传与进化”的核心概念和原理，包括遗传物质的结构与功能、遗传规律、生物进化的证据和机制等内容。
通过学习，学生应能理解并运用这些知识解释实际问题，培养科学探究能力和团队合作能力。
具体来说，知识目标包括：1.描述DNA的结构和功能；2.解释孟德尔遗传规律和细胞质遗传；3.描述生物进化的主要证据和机制。
技能目标包括：1.运用遗传图解和基因型推断；2.分析生物进化的实例和数据；3.撰写科学探究报告。
情感态度价值观目标包括：1.培养对生命科学的兴趣和好奇心；2.增强对科学探究过程的理解和尊重；3.培养团队合作和批判性思维能力。
二、教学内容本课程的教学内容将围绕第三章“生物的遗传与进化”展开，包括以下几个部分：1.DNA的结构和功能：介绍DNA的双螺旋结构，基因的概念和功能；2.遗传规律：孟德尔遗传规律、细胞质遗传和性染色体遗传；3.生物进化的证据：化石、比较解剖学和分子生物学证据；4.生物进化的机制：自然选择、基因流和基因突变等。
教学大纲将按照教材的章节顺序进行，每个部分的教学内容都将结合理论讲解、实例分析和互动讨论等方式进行。
三、教学方法为了激发学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括：1.讲授法：讲解基本概念和原理，引导学生理解和掌握；2.讨论法：分组讨论实例和问题，培养学生的批判性思维和团队合作能力；3.案例分析法：分析实际案例，让学生运用所学知识解决实际问题；4.实验法：进行遗传实验和进化实验，培养学生的实验操作和数据分析能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，丰富学生的学习体验，我们将选择和准备以下教学资源：1.教材：《生物学》教科书，提供基本的学习材料和知识点；2.参考书：提供相关的阅读材料，加深学生对知识点的理解；3.多媒体资料：制作PPT和教学视频，帮助学生形象地理解抽象概念；4.实验设备：提供遗传实验和进化实验所需的器材和试剂，让学生亲自动手操作。
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SPARK课程培训心得
本次培训主要包括以下内容：
一、美国SPARK课程培训师Julie的SPARK课堂实践的培训。
二、美国运动教育模式研究人沃德博士的讲座。
三、华师大体育与健康学院季书记的新课程的培训讲座。
四、中国体卫艺司王司长的讲座。
五、参观SPARK课程实验学校，观摩教师上课。
六、华师大体育与健康学院金燕老师的SOFT数据收集的讲座。
七、华师大体育与健康学院汪晓赞院长的SPARK课程前期经验汇总及后期工作安排的报告。
通过以上的培训让我收获颇多，具体心得如下：
一、Julie的培训，除了给我们讲解了SPARK课程的一些理念之外，更重要的是给我们一线体育教师呈现了SPARK课程如何在体育课中进行音乐的运用，例如如何用音乐控制开始与结束，用音乐作为练习的背景音乐，用音乐来调动学生们的练习兴趣。
分组的随机性、公平性、超级团队的形成。
在练习过程中要不断的变换练习方式，练习的难度要循序渐进，同时在过程中注重培养学生们的空间位置感、安全意识、规则意识等，同时最主要的是注重体能的发展。
二、沃德博士讲座让我深有感触，他主要讲到的：（一）运动教育的主要目标：通过教学使你变得，有能力、有学问、热衷运动。
（二）运动教育可以为学生们带来：友谊、学会团队成员工作、分享成功与失败的经验、学会公平竞赛、学会洒脱的对待胜负、成为团队成员、在比赛中熟练的运用技术和战术、理解体育比赛。
（三）沃德博士以球类教学为例：要求每节课不要少于30分钟，以单元教学为主，不要少于18课时，以赛季的形式呈现学习过程。
赛季前主要学习技、战术，开展团队工作，学习公平竞赛的技能。
赛季期间队于队之间打1-2场比赛。
采用积分累积的形式，可以把很多的内容融入评比得分之中。
（四）赛季选择角色：教练、管理者、队长、裁判、体能教练等。
每个队还要签公平协议。
沃德博士亲自运用运动教育课程模式现场执教了两节足球课，30名志愿者教师积极参与并体验了运动教育课程模式，这种新的模式又一次冲击了教师们的教育思潮。
课后沃德博士针对老师们提出的问题进行了集中解惑，理论与实践相结合，让老师们更加深入的了解和认识了运动教育课程模式！
三、季书记的讲话中向我们一线教师提出了两方面的要求：（一）我们一线
教师要做一名有科研意识的教师，不要总是让别人牵着走。
在教学方面要有自己的特点，教学中要研究开发适合自己学校的校本课程，并制定相应的教学计划。
（二）体育课教学首先要xx学生们体能的发展，要让学生们出汗。
其次在技术教学的同时要与战术相结合，达到学以致用。
更重要的是发挥体育教育的育人功能，培养学生们的综合能力及综合素质。
四、王司长的讲座主要针对（1）连续25年持续下滑（2）征兵体检合格率，10%都不到（3）东亚病。
以前是积贫积弱的东亚病，如今要警惕现代社会的东亚病。
这三个问题而谈。
需要强化的几项工作：1.把体质监测真正落到实处。
2.怎么做体育考试？3.对学生的评价包括体质、运动技能等问题。
重点强调了：身心健康、体魄强健（是首先要达到的目标）、运动技能（既能促进体魄健康，又能促进身心健康）。
学校体育在整个教育中是基础性作用。
教育是社会发展的基石，体育是教育的基石。
作为一线教师。
我觉得首先要在课堂上落实学生的体质健康。
其次改革评价的方法，在评价体能的同时，研究制定相关的技能评价。
并最终形成一套完整的学校技能评价体系。
最后就是选择好适合自己学校开展的运动项目，就像王司长谈到的七大项目，我们要进行相应的教学衔接。
五、通过参观SPARK课程实验学校，观摩陈志飞老师和沈臣老师上课，使我深深的认识到，中国的体育老师同样能上好SPARK课程，并且不必老外差。
六、金燕老师的SOFT数据收集的讲座，让我又一次清楚的了解了教师课堂行为记录的界定，为今后的数据收集的准确性奠定了基础。
七、最后汪院长的讲座肯定了我们前期试验学校的研究成果，课题实施情况。
同时布置了明年六月结题的相关工作：（一）实验学校教师要提交教学反思。
（二）提交实验中期的学生数据报告。
（三）提交实验班级和对照班级的10节录像课（四）提交结题报告。
以上就是这次培训的主要学习内容及个人的学习收获。
今后我会更好的进行课题研究工作，为学生们服务。